图书标签: Python  机器学习  machine.learning  计算机  计算机科学  Programming  ML  CS   

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用sklearn做机器学习的流程，清楚明白。

本书侧重点在使用scikit-learn库把机器学习主流模型跑起来，非常适合没有数学和AI背景的程序员入门，读完之后掌握各种参数用法和基本的Pipeline, 就可以成为合格的调包工程师了~

a good book for establishing intuition of ML models with Sklearn while this book lacks the explanation of the magic behind the model and also tackles little on practical problems when deploying ML models in real world.

非常棒的一本书，和实践联系的紧密，代码很多，整个机器学习的基本过程都涉及到了，数据预处理，特征工程，模型评估，选择，模型参数选择，构建模型的简化...语言精练，简洁。

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在基于TensorFlow的深度学习框架大红大紫之前，其实在2010年前后流行过很多的经典机器学习框架。比如KNN，比如支撑向量机，比如随机森林。相对于深度学习的理论，这些经典的机器学习算法构建在更为精密的数学推导上。运筹学，最优化理论，数学分析，数理统计和随机过程构成了这...  

扫码关注公众号 「图灵的猫」，点击“学习资料”菜单，可以获得海量python、机器学习、深度学习书籍、课程资源，以及书中对应习题答案和代码。后台回复SSR更有机场节点相送~ 入门避坑指南 自学三年，基本无人带路，转专业的我自然是难上加难，踩过无数坑，走过很多弯路。这里我...  

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